摘要
一种用于分布式电锅炉蓄热供暖系统的智能调控方法,属于能源管理与预测领域。本发明方法首先收集和整理历史供暖数据及相关影响因素,如气温、气象、室温等,然后构建随机森林模型,通过训练数据学习各特征与供暖功率之间的关系。接着,利用训练好的模型对未来的短期供暖功率进行预测。该方法不仅能够处理非线性关系,还具备较强的鲁棒性,能够适应不同的气候变化和用户需求。为了验证本方法的有效性,通过多个指标进行评估分析,结果表明该方法在预测精度和计算效率上均具有较高的性能。
技术关键词
皮尔逊相关系数
蓄热供暖系统
智能调控方法
气象
电锅炉
功率
机器学习模型
矩阵
建立预测模型
随机森林模型
超参数
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